基于區(qū)域分割的三維點云模型骨架提取算法研究.pdf

1、骨架是概括表示三維模型的一種抽象化手段，它能有效刻畫并表達模型的拓撲結(jié)構(gòu)和形狀特征，同時節(jié)省模型在計算機上的存儲空間，因此骨架提取技術(shù)被廣泛應(yīng)用于各領(lǐng)域。但是傳統(tǒng)算法仍存在骨架提取結(jié)果易產(chǎn)生錯位或忽略模型細節(jié)特征的問題。本文在計算機輔助文物保護與復原的研究課題基礎(chǔ)上，結(jié)合三維點云模型的分割技術(shù)，針對點云模型的骨架提取問題展開了一系列的研究，主要工作如下:
　　(1)提出一種基于馬爾科夫隨機場(Markov Random Filed

2、，MRF)的點云模型分割算法。針對傳統(tǒng)分割算法容易產(chǎn)生過分割的問題，該方法將馬爾科夫隨機場模型應(yīng)用于點云模型分割，利用點云模型幾何特征作為先驗信息，根據(jù)點云屬性和鄰域點相關(guān)性確定目標函數(shù)并求解得到點的最優(yōu)標號集，完成點云模型的有效分割。實驗結(jié)果表明，該算法在保留點云模型特征的基礎(chǔ)上，提高了分割過程的自適應(yīng)性和分割結(jié)果的準確性。
　　(2)提出一種基于區(qū)域分割的點云模型骨架提取算法。針對傳統(tǒng)方法在相鄰區(qū)域較緊密模型中提取骨架結(jié)果易跨

3、越區(qū)域的問題，該方法在分割后區(qū)域相鄰處生成連接點，同時在區(qū)域內(nèi)自適應(yīng)計算初始收斂鄰域尺度并提取各區(qū)域骨架分支，最后通過連接點將相鄰區(qū)域骨架分支連接得到完整的骨架。實驗結(jié)果表明，該方法減少了全局迭代收斂的計算量和迭代次數(shù)，同時使用局部稠密度對點云密度加權(quán)，降低噪聲點的影響程度，保證其拓撲結(jié)構(gòu)正確。除此之外，通過引入連接角的概念并建立新的連接方式，確保提取骨架的完整性。
　　(3)本文算法主要應(yīng)用于“基于全局優(yōu)化的破損兵馬俑虛擬復原方